陳治理，詹國華，蔡 偉

（江西財經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計學(xué)院，江西南昌330013）

改革開放30多年來，我國能源效率不斷提高，但是目前我國能源的利用效率與世界上發(fā)達國家相比，仍存在較大的差距。技術(shù)進步無疑是提高能源效率的重要途徑，隨著我國科學(xué)技術(shù)水平的不斷發(fā)展，我國能源的利用效率得到了迅速提高。盡管如此，由于我國一直以來以資源的過多消耗為代價來換取經(jīng)濟高速增長的主要目標，經(jīng)過30多年的發(fā)展我國經(jīng)濟總量位于世界前列，然而我國能源的利用效率卻處于國際中等水平。我國各區(qū)域的能源發(fā)展極不平衡，空間格局的不平衡性也表現(xiàn)在各區(qū)域的經(jīng)濟、技術(shù)水平等各方面。能源問題越來越受到世界各國的高度關(guān)注，我國也開始重視能源利用效率問題，并提到了國家戰(zhàn)略的高度。

1 文獻綜述

技術(shù)進步與能源效率的關(guān)系逐漸被國內(nèi)外專家學(xué)者所關(guān)注并取得了一定的研究成果，我國也有專家學(xué)者針對國內(nèi)的能源效率及技術(shù)進步與能源效率的關(guān)系進行了深入研究。在能源效率方面，徐盈之、管建偉等從空間經(jīng)濟學(xué)的角度研究了我國區(qū)域能源效率的趨同性，發(fā)現(xiàn)我國區(qū)域能源效率之間的正相關(guān)性逐漸增強，能源效率分布呈現(xiàn)空間集聚趨勢[1]。史丹、吳利學(xué)、傅曉霞、吳濱等利用隨機前沿生產(chǎn)函數(shù)的方差分解的分析方法測算了1980－2005年中國能源效率地區(qū)差異中各因素的作用大小，結(jié)果發(fā)現(xiàn)我國東部地區(qū)能源效率存在明顯收斂趨勢，而中西部地區(qū)能源效率內(nèi)部差異呈現(xiàn)波動性變化[2]。邱靈、申玉銘、任旺兵、嚴婷婷等分析了我國能源利用效率的區(qū)域分異及影響因素分析，研究表明“十五”期間，我國的能源利用效率存在顯著性的省際差異[3]。李國平、李治、龔杰昌等運用空間面板模型分析了我國主要210個地級市城市能源效率水平的空間相關(guān)性對我國能源效率地區(qū)分布的影響[4]。以上文獻中，從各個不同的角度闡述了我國能源效率存在顯著的區(qū)域集聚性或區(qū)域差異性即能源效率的空間效應(yīng)。

在技術(shù)進步與能源效率的關(guān)系方面，我國有關(guān)專家學(xué)者對其進行了探討，取得了顯著成就。陳軍、徐士元等運用向量自回歸模型分析了我國1979－2006年技術(shù)進步對能源效率的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)增加科技投入、加速人力資本形成和促進FDI吸收和利用，對中國能源效率的提高具有長期影響[5]。姜磊、季民河等從空間異質(zhì)性視角運用空間變系數(shù)地理加權(quán)回歸模型分析了我國技術(shù)進步對能源效率的影響[6]。尹宗成、丁日佳、江激宇等分析FDI、人力資本、R&D與中國經(jīng)濟能源效率的關(guān)系，結(jié)果顯示FDI、人力資本、R&D對提高我國能源效率具有顯著的正向作用[7]。Fisher-Vanden等運用中國工業(yè)部門的1997－1999年的數(shù)據(jù)對影響中國能源利用效率的關(guān)鍵因素進行了分析，結(jié)果表明R&D、能源價格、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整是提高能源效率的主要動力[8]。馮泰文、孫林巖、荷哲等運用1985－2006年的時間序列數(shù)據(jù)分析了我國技術(shù)進步對能源強度的調(diào)節(jié)效應(yīng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)技術(shù)進步可以使得能源強度顯著降低[9]。齊志新、陳文穎等運用拉式因素分析法分析了1980－2003年中國宏觀能源強度以及1993－2003年工業(yè)部門能源強度下降的原因，結(jié)果發(fā)現(xiàn)技術(shù)進步是我國能源效率提高的關(guān)鍵因素[10]。所有的這些文獻都是考察了技術(shù)進步對我國能源效率的影響，改革開放以來，技術(shù)進步是提高我國能源效率的主要因素。

從以上的文獻中我們發(fā)現(xiàn)我國能源效率存在區(qū)域集聚性或區(qū)域差異性，因此在分析我國技術(shù)進步對能源效率的影響時應(yīng)當考慮能源效率的空間效應(yīng)。目前，實際的技術(shù)進步對我國能源效率研究文獻中，所使用的數(shù)據(jù)集計量模型，要么只利用時間序列數(shù)據(jù)，分析隨著時間的推移我國技術(shù)進步對能源效率的影響；要么只利用橫截面數(shù)據(jù)，進行地區(qū)與地區(qū)之間的靜態(tài)的影響研究。然而在實際中，技術(shù)進步對能源效率的影響關(guān)系是在時間和空間兩個尺度上耦合進行的，僅利用時間序列數(shù)據(jù)或橫截面數(shù)據(jù)無法滿足技術(shù)進步對能源效率影響分析的需要，也難以深入而深刻地研究技術(shù)進步對能源效率影響的動態(tài)發(fā)展過程及演變機制。因此，使用考慮空間效應(yīng)的時間序列和橫截面融合的空間面板數(shù)據(jù)模型，更能將能源利用效率以及技術(shù)進步對能源效率的影響，在時間上的變化和跨橫截面的變化在不同時間點上可以將區(qū)域性差異分離開來。

2 樣本數(shù)據(jù)和空間面板模型

2.1 變量選取和樣本選擇

有關(guān)能源效率的測度指標有多種，本文選取最常用的宏觀經(jīng)濟指標，用nyxl表示單位能耗產(chǎn)值，其計算公式為：nyxlit=GDPit/nyxfit。其中：GDPit表示t時期i區(qū)域國內(nèi)生產(chǎn)總值；nyxfit表示t時期i區(qū)域能源消費總量，該比值越大說明t時期i區(qū)域的能源利用效率越高，反之，則越低。地區(qū)國內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來源于《2010年中國統(tǒng)計年鑒》，地區(qū)能源消費總量數(shù)據(jù)來源于《2010年中國能源統(tǒng)計年鑒》。

本文選取以下4個反映技術(shù)進步的變量：外商直接投資（FDI）、地區(qū)研究與試驗發(fā)展投入（RD）、人力資本（HC）和專利授權(quán)書（PAT）?？紤]到統(tǒng)計指標的時間連續(xù)性和統(tǒng)計口徑的一致性要求，用各地年末登記的外商投資企業(yè)投資額代表外商直接投資，數(shù)據(jù)來源于《中國貿(mào)易外經(jīng)統(tǒng)計年鑒》（2009，2010）。用各地區(qū)研究與開發(fā)機構(gòu)研究與試驗發(fā)展經(jīng)費內(nèi)部支出代表地區(qū)研究與試驗發(fā)展投入，數(shù)據(jù)來源于各年《中國科技統(tǒng)計年鑒》。用各地區(qū)研究與開發(fā)機構(gòu)從事科技活動人員數(shù)代表人力資本，數(shù)據(jù)來源于各年《中國科技統(tǒng)計年鑒》，由于2009年數(shù)據(jù)與以往年份相比統(tǒng)計口徑不一致，本文采取2007，2008年數(shù)據(jù)的簡單加權(quán)平均獲得2009年份的數(shù)據(jù)。用3種專利授權(quán)數(shù)代表各地區(qū)的專利授權(quán)數(shù)，數(shù)據(jù)來源于各年《中國統(tǒng)計年鑒》。因統(tǒng)計年鑒中無西藏地區(qū)的能源消費總量數(shù)據(jù)，因此本文的研究樣本為我國的30個省市自治區(qū)，所用數(shù)據(jù)為2005－2009年30個省市自治區(qū)的面板數(shù)據(jù)或平行數(shù)據(jù)。

2.2 空間自相關(guān)檢驗?zāi)Ｐ?/h3>

空間自相關(guān)是空間場中的數(shù)值集聚程度的一種度量。距離近的事物之間的聯(lián)系性強于距離遠的事物之間的聯(lián)系性，如果一個空間場中的類似的數(shù)值有集聚的傾向，則該空間場就表現(xiàn)出很強的正空間自相關(guān)，反之，表現(xiàn)為負空間自相關(guān)。因此，空間自相關(guān)描述的是某一位置上得屬性值與相鄰位置上得屬性值之間的關(guān)系?？臻g自相關(guān)性檢驗分為全局空間相關(guān)性檢驗和局域空間相關(guān)性檢驗，全局空間自相關(guān)整體刻畫我國能源效率的空間集聚特征和區(qū)域間的相互作用，一般用Moran指數(shù)I進行測度，其計算公式如下：

式（1）中，代表我國第i省域（或地區(qū)）的能源利用效率，n代表省域的總數(shù)，wij是空間權(quán)重（如以區(qū)域i和區(qū)域j是否相鄰設(shè)定wij：區(qū)域i和區(qū)域j相鄰時，wij=1；區(qū)域i和區(qū)域j不相鄰時，wij=0）。Moran I的取值在+1到-1之間，取值大于零，表示各區(qū)域間存在正空間自相關(guān)，接近1時表明具有相似的屬性集聚在一起；取值小于零表示各區(qū)域間存在負空間自相關(guān)，接近-1表示具有相異的屬性集聚在一起；取值等于零表示屬性是隨機分布的。

對于Moran指數(shù)I的計算結(jié)果，可分別采用漸進正態(tài)分布和隨機分布兩種假設(shè)進行檢驗（本文采用漸進正態(tài)分布），其標準化形式為

在全局空間自相關(guān)顯著而樣本量較大時，全局自相關(guān)可能會掩蓋完全隨機化的樣本數(shù)據(jù)子集，因此有必要進行局域相關(guān)性檢驗。其常用的衡量指標是局域Moran指數(shù)I（LISA，空間聯(lián)系局域指標），針對某個空間單元i，其計算公式為

式（5）中，xi，ˉ，wij的含義同式（1），其中

局域Moran指數(shù)I的檢驗：

當Ii的取值大于零表示該區(qū)域單元周圍相似值（高值或低值）的空間集群，高值被高值所包圍表示HH型，也稱“熱點區(qū)”，低值被低值所包圍表示LL型，也稱“盲點區(qū)”。當Ii的取值小于零則表示該區(qū)域單元周圍非相似值的空間集聚，低值被高值所包圍表示LH型，高值被低值所包圍表示HL型。

2.3 空間面板模型

Elhorst[11]提出了包括固定效應(yīng)、隨機效應(yīng)、固定參數(shù)和隨機參數(shù)模型在內(nèi)的面板數(shù)據(jù)估計方法。在面板數(shù)據(jù)分析中，通常樣本個體數(shù)值之間存在一定的差異，這種差異解釋為固定效應(yīng)或隨機效應(yīng)，固定效應(yīng)是指不同個體之間的差異變動是確定性的，而隨機效應(yīng)則指不同個體之間的差異變動是隨機性的。當樣本是隨機地抽取于所考察的總體時，設(shè)定隨機效應(yīng)模型更為恰當，然而本文的研究樣本是所有的總體即中國30個省市自治區(qū)（除西藏外），因而采用固定效應(yīng)模型更為合理[12]。固定效應(yīng)主要包括地區(qū)固定效應(yīng)、時間固定效應(yīng)和時空固定效應(yīng)。根據(jù)模型設(shè)定時對“空間依賴性”的表現(xiàn)方式不同，空間面板計量模型主要分為空間滯后面板模型和空間誤差面板模型，考慮固定效應(yīng)以后相應(yīng)的模型變?yōu)楣潭ㄐ?yīng)空間滯后面板模型和固定效應(yīng)空間誤差面板模型。

固定效應(yīng)空間滯后面板模型：

固定效應(yīng)空間誤差面板模型：

式（9），（10）中，Y為NT×1因變量，表示各個省份的能源利用效率，X為NT×k的解釋變量矩陣，分別是外商直接投資、國內(nèi)R&D投入、人力資本和專利授權(quán)數(shù)，參數(shù)β反映的是解釋變量對因變量的影響。是矩陣的kronecker乘積，IT是T×T的單位矩陣，W為N×N的空間權(quán)重矩陣，N和T表示研究對象的個數(shù)N=30，研究樣本的時間跨度T=5。表示矩陣的kronecker乘積，分別對應(yīng)每個觀測值的地區(qū)固定效應(yīng)列向量和時間固定效應(yīng)列向量，其中iT和iN分別是T維和N維元素全為1的列向量，分別為地區(qū)固定效應(yīng)的N維列向量和時間固定效應(yīng)的T維列向量。

式（9）中，空間自相關(guān)系數(shù)ρ意味著一地區(qū)影響能源利用效率的解釋變量，都會通過空間傳導(dǎo)機制作用于其他地區(qū)，而式（10）中，空間誤差系數(shù)λ則反映了鄰近地區(qū)能源利用效率的誤差沖擊對本地區(qū)能源利用效率的影響程度。這也正是空間滯后模型與空間誤差模型空間依賴性的體現(xiàn)與不同，很好地解決了回歸模型中復(fù)雜的空間相互作用的空間依賴性問題。

3 實證分析

3.1 實證模型與模型估計方法

文中采用2005－2009年間我國30個省市自治區(qū)區(qū)劃的面板數(shù)據(jù)（篇幅有限原始數(shù)據(jù)略），由于西藏、港澳臺地區(qū)的數(shù)據(jù)不全或指標的統(tǒng)計口徑不一致，不納入分析的范圍。根據(jù)面板模型（9），（10），同時考慮地區(qū)固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)的影響，可以得到我國技術(shù)進步對能源效率影響的空間面板數(shù)據(jù)模型：

固定效應(yīng)空間滯后面板模型：

固定效應(yīng)空間誤差面板模型：

由于面板模型中存在空間滯后被解釋變量和空間滯后誤差項，傳統(tǒng)最小二乘法（OLS）的估計結(jié)果將是有偏或不一致的，通常采用極大似然法（ML）估計空間計量經(jīng)濟模型[13]，但ML不適合估計引入面板數(shù)據(jù)的面板模型參數(shù)，而用蒙特卡羅方法來近似對數(shù)似然函數(shù)中雅克比行列式的自然對數(shù)是很好的選擇[14]。本文的實證分析主要借助Geoda095i和Matlab7.0軟件完成，程序代碼參考了LeSage，Elhorst等人編寫的空間計量程序包。

3.2 實證分析步驟與結(jié)果

3.2.1 空間自相關(guān)性檢驗

首先利用全局自相關(guān)檢驗?zāi)Ｐ停?），（2），（3），（4）計算得到我國區(qū)域能源利用效率的Moran指數(shù)I值以及該Moran指數(shù)I值在近似正態(tài)分布的假設(shè)條件下的期望值、標準差、標準化以后的Z值以及相應(yīng)的概率P值，2005－2009年我國區(qū)域能源利用效率區(qū)域空間分布全局Moran指數(shù)I值如下：

表1 2005－2009年我國能源效率Moran指數(shù)I的描述性統(tǒng)計Tab.1 2005－2009 Moran I descriptive statistics of energy efficiency in China

由表1可知，2005－2009年我國30個省市自治區(qū)能源利用效率Moran指數(shù)I值的正態(tài)統(tǒng)計量Z值均大于正態(tài)分布函數(shù)在0.05顯著性水平下的臨界值1.96，統(tǒng)計量Z值對應(yīng)的伴隨概率P值都小于0.05，表明我國區(qū)域能源利用效率存在很強的正空間自相關(guān)性。也就是說我國區(qū)域能源利用效率在空間分布上并沒有表現(xiàn)出完全隨機的狀態(tài)，而是存在區(qū)域間的空間溢出效應(yīng)：能源利用效率較高的省份相對的相互鄰接，能源利用效率較低的省份相對的相互靠近，由于有溢出效應(yīng)的存在，本省的能源利用效率會影響到鄰省的能源利用效率。從總體變動趨勢來看，我國能源利用效率的空間溢出效應(yīng)應(yīng)有下降的趨勢，總之，我國能源利用效率的地區(qū)分布存在不可忽視的空間維度的正相關(guān)性。

為了進一步考察各省市自治區(qū)能源利用效率在空間上的集聚模式，根據(jù)模型（5），（6），（7），（8）計算空間局域指標（LISA），通過繪制局域Moran指數(shù)I散點圖，具體見圖1。

通過計算局域Moran指數(shù)I值及其顯著性檢驗，發(fā)現(xiàn)我國能源利用效率各年度之間的HH、HL、LH和LL4種集聚模式的集聚地區(qū)變化不大。局域Moran指數(shù)I值較大且顯著的“熱點區(qū)”（HH）主要分布在我國東部沿海一帶，上海、浙江、福建、江蘇等地，表示這些省份及其周圍省份都有較高的能源利用效率，而位于西部的甘肅、青海、寧夏、新疆等地處于“盲點區(qū)”（LL），表示這些省份及其周圍省份能源利用效率較低。處于“熱點區(qū)”或“盲點區(qū)”的省市自治區(qū)，其地區(qū)能源利用效率的差異不大，存在較強的正空間自相關(guān)性。處于高低集聚模式（HL）的省份主要有北京、天津、河南、吉林和黑龍江，表示這些省份的能源利用效率高于其周邊鄰省，河北、內(nèi)蒙古、遼寧和湖北則處于低高集聚模式（LH），表示這些省份的能源利用效率低于其周邊鄰省，處于HL和LH集聚模式的省份，存在負空間自相關(guān)關(guān)系。

圖1 2005年我國各省市局域Moran指數(shù)I散點圖Fig.1 Scatter diagram ofMoran Iin the provinces and municipalities of China in 2005

通過以上的全局自相關(guān)和局域自相關(guān)分析可知，我國區(qū)域能源利用效率存在不可忽視的空間維度的依賴性和差異性。具體來說，我國區(qū)域能源效率呈現(xiàn)出東高西低的空間分布格局；較高能源利用效率的東部沿海地區(qū)的溢出效應(yīng)沒有完全擴散出來，區(qū)域能源效率的非均衡性依然存在。

3.2.2 空間面板模型估計

上述Moran指數(shù)I和LISA檢驗結(jié)果表明，我國各省市自治區(qū)的能源利用效率存在正空間相關(guān)性，采用極大似然估計方法，借用Matlab7.0軟件估計空間滯后面板模型和空間誤差面板模型。根據(jù)固定效應(yīng)的不同，得到如下6個模型：SAR（空間滯后模型）的地區(qū)固定效應(yīng)模型、SAR的時間固定效應(yīng)模型、SAR的時空固定效應(yīng)模型、SEM（空間誤差模型）的地區(qū)固定效應(yīng)、SEM的時間固定效應(yīng)模型、SEM的時空固定效應(yīng)模型。其中，地區(qū)固定效應(yīng)表示不同省份地理特征的影響，時間固定效應(yīng)表示經(jīng)濟波動或制度政策的階段性影響，時空固定效應(yīng)則表示同時考慮不同省份的地理特征和經(jīng)濟波動對能源利用效率的影響?？紤]到各變量數(shù)量級不同對回歸方程的影響，回歸方程變量單位調(diào)整為如下形式：萬元/萬噸標準煤、百萬美元、萬元、人和件，回歸估計結(jié)果如下表2、表3。

表2 空間滯后面板模型估計結(jié)果Tab.2 Estimating results of spatial lag panel model

表3 空間誤差面板模型估計結(jié)果Tab.3 Estimating results of spatial error panel model

在以上的空間滯后模型和空間誤差模型中，地區(qū)固定效應(yīng)、時間固定效應(yīng)和時空固定效應(yīng)的系數(shù)、相應(yīng)的概率P值以及擬合優(yōu)度指標如上表。標志空間依賴關(guān)系的空間自相關(guān)系數(shù)（ρ）和空間誤差系數(shù)（λ）在6種情況下都通過了顯著性水平0.01的檢驗，進一步說明我國能源利用效率具有空間依賴現(xiàn)象，鄰近省、直轄市和自治區(qū)之間形成了一定的空間依賴作用和正的空間溢出效應(yīng)。通過表2、表3可知地區(qū)固定效應(yīng)模型的擬合優(yōu)度都要好于時間固定效應(yīng)模型，表明能源利用效率在我國的區(qū)域分布呈現(xiàn)的區(qū)域特征強于階段性或時間性特征，省份之間的個體差異是影響我國能源利用效率空間分布格局的主要因素。

綜合考慮各變量系數(shù)及其P值、空間自回歸系數(shù)、空間誤差系數(shù)和各模型的擬合優(yōu)度，采用地區(qū)固定效應(yīng)的空間滯后面板模型作為分析工具更準確、合理。由該模型的回歸結(jié)果可以知道，RD、HC和PAT變量的伴隨概率P值都小于0.01，說明在我國國內(nèi)R&D、投入、人力資本和專利授權(quán)數(shù)都對提高我國區(qū)域能源利用效率都有積極的作用，其中人力資本的回歸系數(shù)較大，表明在我國每增加一個人從事科技活動工作，百萬噸標準煤的產(chǎn)值平均將增加0.13萬元。同時也應(yīng)注意到FDI回歸系數(shù)為較小的負值，相應(yīng)的P值達到了0.3，這說明2005－2009年期間外商直接投資在提高我國能源利用效率方面并沒有發(fā)揮積極作用。

4 結(jié)論與啟示

影響能源利用效率的因素很多，本文從技術(shù)進步這一視角分析了2005－2009年期間其對我國能源利用效率的影響關(guān)系，采用空間面板模型很好地揭示了技術(shù)進步在時間、空間和時空維度對提高我國能源利用效率的作用機制。

我國區(qū)域能源利用效率的全局Moran指數(shù)I和局域LISA分析可知，我國能源利用效率表現(xiàn)出較強的正空間依賴現(xiàn)象，同時各省份的能源利用效率存在一定差異性?？傮w上來說，我國能源利用效率的區(qū)域分布呈現(xiàn)出區(qū)域地理特征強于階段性或時間性特征，表現(xiàn)出東部沿海地區(qū)能源利用效率較高、而西部地區(qū)能源利用效率較低的東高西低格局。國內(nèi)R&D投入、人力資本以及專利授權(quán)數(shù)等在促進我國能源利用效率方面發(fā)揮了積極的作用，改革開放以來，全國上下把保持經(jīng)濟增長放在首位，大力積極招商引資，各級政府在招商引資的過程中只注重“量”而忽視了“質(zhì)”，導(dǎo)致外商直接投資在提高能源利用效率方面沒有發(fā)揮到應(yīng)有的作用。

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